Snabbstart: Övervaka ditt första mått med hjälp av webbportalen

När du etablerar en instans av Azure AI Metrics Advisor kan du använda API:erna och den webbaserade arbetsytan för att interagera med tjänsten. Den webbaserade arbetsytan kan användas som ett enkelt sätt att snabbt komma igång med tjänsten. Det ger också ett visuellt sätt att konfigurera inställningar, anpassa din modell och utföra rotorsaksanalys.

Förutsättningar

• En Azure-prenumeration. Skapa en kostnadsfritt.
• När du har din Azure-prenumeration skapar du en Metrics Advisor-resurs i Azure-portalen för att distribuera din instans av Metrics Advisor.

Det här dokumentet använder en SQL-databas som exempel för att skapa din första övervakare.

Logga in på din arbetsyta

När resursen har skapats loggar du in på Metrics Advisor-portalen med ditt Active Directory-konto. På landningssidan väljer du din katalog, prenumeration och arbetsyta som du nyss skapade och väljer sedan Kom igång. Om du vill använda tidsseriedata väljer du Lägg till dataflöde på den vänstra menyn.

För närvarande kan du skapa en Metrics Advisor-resurs i varje tillgänglig region. Du kan byta arbetsytor i Metrics Advisor-portalen när som helst.

Tidsseriedata

Metrics Advisor tillhandahåller anslutningsappar för olika datakällor, till exempel Azure SQL Database, Azure Data Explorer och Azure Table Storage. Stegen för att ansluta data liknar olika anslutningsappar, även om vissa konfigurationsparametrar kan variera. Mer information finns i Anslut olika datakällor.

Den här snabbstarten använder en SQL-databas som exempel. Du kan också mata in dina egna data genom att följa samma steg.

Krav och konfiguration för datascheman

Azure AI Metrics Advisor är en tjänst för avvikelseidentifiering i tidsserier, diagnostik och analys. Som en AI-baserad tjänst använder den dina data för att träna den modell som används. Tjänsten accepterar tabeller med aggregerade data med följande kolumner:

• Mått (obligatoriskt): Ett mått är en grundläggande eller enhetsspecifik term och ett kvantifierbart värde för måttet. Det innebär en eller flera kolumner som innehåller numeriska värden.
• Tidsstämpel (valfritt): Noll eller en kolumn, med typen DateTime eller String. När den här kolumnen inte har angetts anges tidsstämpeln som starttid för varje inmatningsperiod. Formatera tidsstämpeln enligt följande: yyyy-MM-ddTHH:mm:ssZ.
• Dimension (valfritt): En dimension är ett eller flera kategoriska värden. Kombinationen av dessa värden identifierar en viss engångstidsserie (till exempel land/region, språk och klientorganisation). Dimensionskolumnerna kan vara av vilken datatyp som helst. Var försiktig när du arbetar med stora mängder kolumner och värden för att förhindra att alltför många dimensioner bearbetas.

Om du använder datakällor som Azure Data Lake Storage eller Azure Blob Storage kan du aggregera dina data så att de överensstämmer med ditt förväntade måttschema. Det beror på att dessa datakällor använder en fil som måttindata.

Om du använder datakällor som Azure SQL eller Azure Data Explorer kan du använda aggregeringsfunktioner för att aggregera data i ditt förväntade schema. Det beror på att dessa datakällor stöder körning av en fråga för att hämta måttdata från källor.

Konfigurera anslutningsinställningar och fråga

Lägg till dataflödena genom att ansluta till din tidsseriedatakälla. Börja med att välja följande parametrar:

• Källtyp: Den typ av datakälla där dina tidsseriedata lagras.
• Kornighet: Intervallet mellan på varandra följande datapunkter i dina tidsseriedata (till exempel varje år, varje månad eller varje dag). Det kortaste intervallet som stöds är 60 sekunder.
• Mata in data sedan (UTC): Starttiden för den första tidsstämpeln som ska matas in.

Läsa in data

När du har angett anslutnings- och frågesträngarna väljer du Läs in data. Metrics Advisor kontrollerar anslutningen och behörigheten för att läsa in data, kontrollerar de parametrar som behövs i frågan och kontrollerar kolumnnamnet från datakällan.

Om det finns ett fel i det här steget:

1. Kontrollera om anslutningssträng är giltig.
2. Bekräfta att det finns tillräckliga behörigheter och att inmatningsarbetarens IP-adress beviljas åtkomst.
3. Kontrollera om de obligatoriska parametrarna (@IntervalStart och @IntervalEnd) används i din fråga.

Schemakonfiguration

När data har lästs in genom att köra frågan väljer du lämpliga fält.

När du har konfigurerat schemat väljer du Verifiera schema. Metrics Advisor utför följande kontroller:

• Om tidsstämpeln för de efterfrågade data hamnar i ett enda intervall.
• Om dubblettvärden returneras för samma dimensionskombination inom ett måttintervall.

Inställningar för automatisk sammanslagning

Metrics Advisor kan automatiskt utföra aggregering på varje dimension under inmatning. Sedan skapar tjänsten en hierarki som du kan använda i rotorsaksanalys och andra diagnostikfunktioner. Mer information finns i Inställningar för automatisk sammanslagning.

Ange ett anpassat namn för dataflödet, som visas på din arbetsyta. Välj Skicka.

Konfiguration av justeringsidentifiering

När dataflödet har lagts till försöker Metrics Advisor mata in måttdata från det angivna startdatumet. Det tar lite tid innan data matas in helt och du kan visa inmatningsstatusen genom att välja Inmatningsförlopp överst på dataflödessidan. Om data matas in tillämpar Metrics Advisor identifiering och fortsätter att övervaka källan för nya data.

När identifieringen tillämpas väljer du ett av måtten som anges i dataflödet för att hitta sidan Måttinformation. Här kan du:

• Visa visualiseringar av alla tidsseriesektorer under det här måttet.
• Uppdateringsidentifieringskonfiguration för att uppfylla förväntade resultat.
• Konfigurera meddelande för identifierade avvikelser.

Visa diagnostikinsikter

När du har justerat identifieringskonfigurationen bör du upptäcka att identifierade avvikelser återspeglar faktiska avvikelser i dina data. Metrics Advisor utför analys på flerdimensionella mått för att hitta rotorsaken till en specifik dimension. Tjänsten utför även analys mellan mått med hjälp av funktionen för måttdiagram.

Om du vill visa diagnostikinsikter väljer du de röda punkterna i tidsserievisualiseringar. Dessa röda punkter representerar identifierade avvikelser. Ett fönster visas med en länk till sidan för incidentanalys.

På sidan incidentanalys visas en grupp med relaterade avvikelser och diagnostikinsikter. Följande avsnitt beskriver de viktigaste stegen för att diagnostisera en incident.

Kontrollera sammanfattningen av den aktuella incidenten

Du hittar sammanfattningen överst på sidan incidentanalys. Den här sammanfattningen innehåller grundläggande information, åtgärder och spårningar samt en analyserad rotorsak. Grundläggande information innehåller de mest påverkade serierna med ett diagram, start- och sluttiden för påverkan, allvarlighetsgraden och de totala avvikelser som ingår.

Den analyserade rotorsaken är ett automatiskt analyserat resultat. Metrics Advisor analyserar alla avvikelser som registreras i en tidsserie, inom ett mått med olika dimensionsvärden vid samma tidsstämpel. Sedan utför tjänsten korrelation, grupperar grupprelaterade avvikelser tillsammans och genererar råd om en rotorsak.

Baserat på dessa kan du redan få en enkel vy över den aktuella onormala statusen, effekten av incidenten och den mest sannolika rotorsaken. Du kan sedan vidta omedelbara åtgärder för att lösa incidenten.

Visa diagnostikinsikter mellan dimensioner

Du kan också få mer detaljerad information om onormal status för andra dimensioner inom samma mått på ett holistiskt sätt med hjälp av funktionen för diagnostikträd.

För mått med flera dimensioner kategoriserar Metrics Advisor tidsserien i en hierarki (kallas för ett diagnostikträd). Ett intäktsmått övervakas till exempel av två dimensioner: region och kategori. Du måste ha ett aggregerat dimensionsvärde, till exempel SUM. Sedan kategoriseras tidsserierna region = SUM för och category = SUM som rotnoden i trädet. När det finns en avvikelse som samlas in i dimensionen kan du analysera den SUM för att hitta vilket specifikt dimensionsvärde som har bidragit mest till den överordnade nodens avvikelse. Välj varje nod för att expandera den för detaljerad information.

Visa diagnostikinsikter mellan mått

Ibland är det svårt att analysera ett problem genom att kontrollera onormal status för ett enskilt mått, och du måste korrelera flera mått tillsammans. Det gör du genom att konfigurera ett måttdiagram som anger relationerna mellan måtten.

Genom att använda diagnostikresultatet mellan dimensioner som beskrivs i föregående avsnitt kan du identifiera att rotorsaken är begränsad till ett specifikt dimensionsvärde. Använd sedan ett måttdiagram för att filtrera efter den analyserade rotorsaksdimensionen för att kontrollera avvikelsestatusen för andra mått.

Du kan också pivoteras över fler diagnostikinsikter med hjälp av ytterligare funktioner. De här funktionerna hjälper dig att öka detaljnivån på dimensioner av avvikelser, visa liknande avvikelser och jämföra mellan mått. Mer information finns i Diagnostisera en incident.

Få ett meddelande när nya avvikelser hittas

Om du vill få aviseringar när en avvikelse identifieras i dina data kan du skapa en prenumeration för ett eller flera av dina mått. Metrics Advisor använder krokar för att skicka aviseringar. Tre typer av krokar stöds: e-postkrok, webbkrok och Azure DevOps. Vi använder webbkroken som exempel.

Skapa en webbkrok

I Metrics Advisor kan du använda en webbkrok för att visa en avvikelse programmatiskt. Tjänsten anropar ett API som tillhandahålls av användaren när en avisering utlöses. Mer information finns i Skapa en krok.

Konfigurera aviseringsinställningar

När du har skapat en krok avgör en aviseringsinställning hur och vilka aviseringsmeddelanden som ska skickas. Du kan ange flera aviseringsinställningar för varje mått. Två viktiga inställningar är Avisering för, som anger de avvikelser som ska inkluderas, och Filteravvikelsealternativ, som definierar vilka avvikelser som ska inkluderas i aviseringen. Mer information finns i Lägga till eller redigera aviseringsinställningar.

Nästa steg

• Lägga till dina måttdata i Metrics Advisor
  • Hantera dina dataflöden
  • Anslut olika datakällor
• Använda klientbibliotek eller REST-API:er för att anpassa din lösning
• Konfigurera mått och finjustera identifieringskonfigurationen